2022. 07. 18. - 09:45

Mesterséges intelligencia segíthet a hasnyálmirigyrák korai azonosításában

Mesterséges intelligencia segíthet a hasnyálmirigyrák korai azonosításában

A mesterséges intelligencia prediagnosztikai CT-vel történő alkalmazása segíthet a hasnyálmirigyrák diagnosztizálásában a korábbi és még jobban kezelhető stádiumban.

Korábban azonosítható a hasnyálmirigyrák, ha a prediagnosztikai CT-n mesterséges intelligenciát alkalmaznak – állapította meg egy új tanulmány.
 
A kutatás eredménye alapján a radiomikán alapuló gépi tanulási modellek a diagnosztikai CT-vizsgálatok előtti CT-ken jóval korábban kimutathatják a hasnyálmirigyrákot, mint a jelenlegi klinikai diagnosztikai módszerek – áll a Gastroenterology című folyóiratban.
 
„A hasnyálmirigyrák halálos betegség, a rákkal összefüggő halálozás egyik vezető oka – hívta fel a figyelmet Ajit Goenka orvos, a Mayo Clinic diagnosztikai radiológusa, a tanulmány vezető szerzője. - Bár a korai felismerés növeli a sikeres kezelés esélyeit, a standard képalkotó vizsgálatok nem tudják kimutatni a korai hasnyálmirigyrákot.”
 
A szakember hozzátette: a kisméretű hasnyálmirigyrákok akár 40 százaléka nem feltétlenül mutatja meg magát a standard képalkotás során. Ennek eredményeként a betegek többsége előrehaladott és így nem gyógyítható betegségben szenved. Olvasd el: Észlelheti a hasnyálmirigyrák legkorábbi jeleit a mesterséges intelligencia
 
Mesterséges intelligencia segíthet a hasnyálmirigyrák korai azonosításában
Mesterséges intelligencia segíthet a hasnyálmirigyrák korai azonosításában
 
Éppen emiatt törekedett dr. Goenka munkatársaival arra, hogy beépítse a mesterséges intelligenciát (MI) a radiológiai szűrésekbe – s ezzel a hasnyálmirigyrákot egy korábbi, jobban gyógyítható állapotban észlelje.
 
„Felfedeztük, hogy a mesterséges intelligencia modellek képesek kimutatni a rákot egy normális megjelenésű hasnyálmirigyből CT-vel, több hónappal a rákos tünetek megjelenése előtt, még akkor is, ha a betegség a radiológusok észlelésén kívülesik” – mondta dr. Goenka. Olvasd el: Virtuális daganatok és MI lehet a rákterápia jövője
 
A tanulmányhoz a kutatók számítástechnikai úton kinyerték a CT-kből a korai rák képalkotó jelét. A prediagnosztikus CT-k olyan CT-k, amelyeket nem kapcsolódó indikációra terveztek, 3 hónap-3 év közötti időszakra a rák előfordulását megelőzően.
 
A szakemberek ezután kontroll-alanyok egy megfelelő korú csoportját vonták be a tanulmányba, akiknél nem alakult ki hasnyálmirigyrák a hároméves nyomonkövetés során. A szakértő radiológusok mindkét csoport CT-jével szegmentálták a hasnyálmirigyet, számítási módszerrel kinyerték és számszerűsítették a hasnyálmirigy-szövet heterogenitásának mutatóit.
 
A kutatók ezután fejlett gépi tanulási modelleket építettek ki, amelyek 94-98 százalékos pontossággal előrejelezték a hasnyálmirigyrák jövőbeni kockázatát, 386 napos medián időpontban, azaz 97 és 1092 nap között a klinikai diagnózist megelőzően.
 
„Összehasonlításképpen, a radiológusok nem tudták megbízhatóan megkülönböztetni egymástól azokat a betegeket, akiknél rák fejlődött ki és akiknek normál a hasnyálmirigye – mondta el Sovan Mukherjee, Ph.D., dr. Goenka csapatának vezető adattudományi elemzője, a tanulmány első szerzője. - Teszteltük mesterséges intelligencia modelljeinket a képzaj, a szkenner modellek, a képrögzítési protokollok és az utófeldolgozási paraméterek változásaira is, s kiderült, hogy ezek a változatok nem érintik őket.” 
 
Ilyen szintű tesztelésre van szükség a technológia klinikai gyakorlatban történő lehetséges alkalmazásához – vélekedett dr. Goenka.
 
Végül a kutatók egy nyílt forráskódú CT-adatkészleten validálták az MI-modell magas specifitását – a 96,2 százalékot –, hogy tovább növeljék a mesterséges intelligencia-módszertan megbízhatóságát.
 
„Tanulmányunk bizonyítja, hogy a mesterséges intelligencia képes azonosítani azokat a tünetmentes embereket, akik rejtett rákban szenvedhetnek olyan szakaszban, amikor már lehetséges a műtéti gyógyítás” jegyezte meg Goenka.
 
Hozzátette: az eredmények segíthetnek leküzdeni a hasnyálmirigyrákos páciensek túlélési esélyeinek javítását gátló egyik leglényegesebb akadályt.
 
 
L.A.

Hírlevél feliratkozás

Kérjük, add meg adataidat a hírlevélre történő feliratkozáshoz! A megadott adatokat bizalmasan kezeljük, azokat harmadik félnek át nem adjuk.
hungarospa_logo_kicsi
gyulai_vafurdo

profight_banner.